#-*- coding: utf-8 -*-
#主成分分析 降维
import pandas as pd

#参数初始化
inputfile = 'pdata.xls'
outputfile = 'dimention_reducted.xls' #降维后的数据

data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'num') #读入数据

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components='mle',copy=False,whiten=False)
pca.fit(data)
pca.components_ #返回模型的各个特征向量
a=pca.explained_variance_ratio_ #返回各个成分各自的方差百分比
low_d=pca.transform(data)#降维处理
print low_d
print a
#pca.inverse_transform(low_d) #复原数据

